Sikring av sjøveier gjennom bruk av kunstig intelligens (AI)

Kunstig intelligens, eller AI, fortsetter å erobre verden. Imidlertid er ikke virkningen begrenset til kun samtaler via chatboter og virtuelle assistenter. Den brukes snarere i ulike bransjer for å redusere kostnader og sannsynligheten for menneskelige feil, samt forbedre effektiviteten, øke bærekraften og innføre bedre sikkerhetstiltak.

Maritim er en slik bransje hvor AI viser enormt potensial og revolusjonerer driften, noe som er svært viktig fordi den maritime sektoren er ansvarlig for transporten av mer enn 90 % av verdens handel.

Gitt den maritime sektorens betydning i global handel og selskapenes behov for å holde seg konkurransedyktige, er bruk av maskinlæringsalgoritmer i skipsoperasjoner avgjørende. Med den globale økonomien som et komplekst og utfordrende miljø, kan selv små forbedringer gi betydelige fordeler.

Klikk her for å lære alt om investering i kunstig intelligens.

Omfanget av AI i skipsfarten

Som vi vet, har skipsruter enorm betydning for den globale økonomien fordi de er kostnadseffektive og miljøvennlige. Dette krever sikre og effektive transportmidler for å flytte varer mellom land over hele verden. Derfor blir det viktig å bruke AI for å sikre disse rutene.

I denne sammenhengen utnyttes avanserte teknologier for å samle inn, analysere, overvåke og svare på ulike utfordringer som skipsruter møter. For eksempel gir AI-drevne systemer sanntidsdata for skipsruter og forbedrer navigasjonen, mens kontinuerlig overvåkning via sensorer forhindrer sikkerhetstrusler. Videre analyserer AI-algoritmer data for å forutsi vedlikeholdsbehov, noe som reduserer nedetid og sikrer at skipene opererer på toppytelse.

Ifølge en estimat fra NauticExpo for noen år siden kan inntektene fra global maritim fraktoversettelse overstige 200 milliarder dollar innen 2023, men for at dette skal skje, må industrien «legge til AI i sitt arsenal av digitale teknologier».

I skipsfarten kan AI hjelpe rederier med å automatisere oppgaver, forbedre planlegging, optimalisere operasjoner, ta bedre beslutninger og øke sikkerheten. AI bidrar også til distribusjonsplanlegging, strømlinjeforming av laste- og losseoperasjoner, intelligent tidsplanlegging og tilpasning til endrede markedsforhold og etterspørsel. I tillegg kan AI være til stor hjelp for navigasjonskontroller, sikre kommunikasjonssystemer og forbedre beredskapsrespons, noe som bidrar til generell sikkerhet i skipsfarten.

En undersøkelse fra Navis fant at et stort antall deltakere er enige om at AI kan involveres i automatisering av prosesser, spesielt for tildeling av containerhåndteringsutstyr og dekkingssystemer. Andre deltakere ser også AI-bruk i anbefalte handlinger, prediksjon av portvolumer samt lasting av skip. Imidlertid er mangel på teknologi og ekspertise den største utfordringen med AI, noe som er forståelig gitt at teknologien fortsatt er ny.

For å hjelpe med dette har selskaper allerede begynt å ta tiltak. For eksempel samarbeidet Orient Overseas Container Line (OOCL) med Microsofts asiatiske forskningsavdeling for å forbedre skipsnettverksoperasjoner gjennom AI. Som en del av partnerskapet har man som mål å trene AI-utviklere via maskinlæring og intensive opplæringsøkter.

Utnyttelse av data for sikkerhet

Det er viktig å merke seg at effektiv AI er avhengig av data – alt fra læring til prediksjon krever mangfoldige og enorme datasett for å fungere godt. Så etter hvert som skipsfarten blir bedre på å håndtere komplekse og store datasett, kan den bygge nye AI-systemer som hjelper mennesker med å operere fartøy på en langt mer effektiv og sikker måte.

Nylig brukte forskere ved University of Victoria og Niels Bohr‑instituttet ved Universitetet i København AI for å forutsi forekomsten av store rogue‑bølger som skader både skip og oljeplattformer. Forskerne benyttet enorme mengder big data – 700 år med data om havbevegelser – for å oppdage en matematisk modell som kan forutsi sannsynligheten for slike bølger.

“I studien kartla vi de årsaksvariablene som skaper rogue‑bølger og brukte kunstig intelligens til å samle dem i en modell,” sa Dion Häfner, en tidligere Ph.D.-student ved Niels Bohr‑instituttet og forfatter av den vitenskapelige studien, “som kan beregne sannsynligheten for dannelse av rogue‑bølger.”

For dette ble data samlet inn fra bøyer på over 150 ulike steder langs USAs kystlinje samt oversjøiske territorier, 24 timer i døgnet. Studien registrerte 100 000 bølger som rogue‑bølger. Ved å bruke maskinlæring omgjorde forskerne dette til en algoritme. Studien fant at denne rogue‑bølgen oppstår på grunn av faktoren kjent som «lineær superposisjon», noe som har eksistert i 300 år, men nå støttes av data.

Dette betyr for skipsfarten at rederier kan bruke denne algoritmen til å forutsi når risikoen for en slik farlig bølge oppstår, og deretter planlegge rutene på forhånd.

I tillegg har organisasjoner som Singapore Management University (SMU), Fujitsu og A*STARs Institute of High‑Performance Computing (IHPC) i en periode arbeidet med å utvikle big data‑ og AI‑teknologier for fartøys trafikkstyring i Singapors havn samt verdens travleste sjøveier, Singapore‑ og Malakkastrædet.

Disse organisasjonene har utviklet teknologier som bruker virkelige data for å forbedre prognoser for trafikkbelastning og identifisere potensielle kollisjoner. Målet er å ha neste generasjons teknologi for maritim trafikkkoordinering, likt lufttrafikkontrollen.

Med dette fremskrittet innen autonome skip, ifølge professor Lau Hoong Chuin, SMUs laboratoriedirektør og hovedforsker ved Urban Computing and Engineering Centre of Excellence (UCE CoE):

“Teknologien kan potensielt forstyrre fartøystrafikkstyringen for å redusere menneskelige feil og forbedre navigasjonssikkerheten.”

Samtidig har Singapores Tuas Port som mål å bli verdens største fullt automatiserte havn innen 2040 ved å bruke Next Generation Vessel Traffic Management System (NGVTMS) utviklet av Singapore Maritime Port Authority.

Automatisering av skipsfarten

Det har gått mer enn et tiår siden maskinlæring og AI har formet det maritime landskapet, og det fortsetter å vokse. Et av områdene der utviklingen har skjedd er ubemannet navigasjon for visse oppgaver, som autonome skip som trygt krysser travle skipsruter eller navigerer gjennom komplekse transportkanaler.

Ifølge en felles rapport fra Lloyd’s Register og Thetius fra 2023, et maritimt innovasjonskonsulentselskap, vil markedet for fartøyautonomi og AI‑drevne systemer ha en samlet verdi på 5 milliarder dollar om fem år.

Ettersom skipene øker i antall og størrelse, har potensielle kollisjoner økt. Ifølge European Maritime Safety Agency ble 4000 kollisjoner og hendelser rapportert årlig mellom 2014 og 2019, hvor en overveldende majoritet (opptil 96 %) ble tilskrevet menneskelig feil.

Som et resultat blir autonome og fjernstyrte skip testet med sensorer ved hjelp av radar, LIDAR (Light Detection and Ranging), sonar, GPS og AIS som leverer data for å hjelpe i navigasjonen.

I 2018 samarbeidet Sea Machines Robotics og det danske A.P. Moller‑Maersk om å teste et AI‑drevet system på et containerskip, noe som var første gang den maritime industrien så installasjon av datamaskinsyn sammen med LiDAR og persepsjonsprogramvare ombord for å forbedre og oppgradere transittoperasjoner.

For dette adopterte Sea Machines en AI‑basert løsning, lik data‑drevne assistansesystemer som finnes i biler, for å forbedre situasjonsbevissthet til sjøs samt identifisering og sporing av objekter. Løsningen bruker avanserte sensorer for å samle en kontinuerlig strøm av informasjon fra skipets miljø, som brukes til å identifisere og spore potensielle konflikter og deretter vises effektivt for å legge til rette for tryggere og mer effektive maritime operasjoner.

Automatiseringen av skipsfarten får betydelig oppslutning. Det japanske rederiet Mitsui OSK Lines (MOL) og det kinesiske teknologiselskapet SenseTime, kjent for sitt samarbeid med Honda om selvkjørende biler, forsker nå på å utnytte AI i bilderegistreringssystemer for skip.

I dette bruker SenseTimes system ultra‑høytoppløselige kameraer og en GPU for automatisk å identifisere fartøy i omgivelsene, for å hindre at store skip kolliderer med mindre og forbedre sikkerheten.

Denne bilderegistreringsteknologien, utviklet ved å kombinere AI‑dyp læring med MOLs omfattende maritime erfaring, kan også brukes til å overvåke skipsruter.

Nylig, i november, lanserte Michigan Central, Ford sin mobilitetsinnovasjonsavdeling, sammen med teknologihubben Newlab, et pilotprosjekt for å automatisere skipsfarten. I løpet av dette åtte‑ukers prosjektet testet partnerne et selvkjørende fartøy fra Mythos AI som digitalt kartlegger undervannslandskapet i Detroit’s Port of Monroe og de omkringliggende Great Lakes‑vannveiene.

Ved å lage en digital tvilling av området, har fartøyet som mål å gi containerskip større innsikt for å forbedre prosessene sine. De innsamlede dataene vil bli brukt til å lage fullt autonome skipsruter, trene autonome fartøy i fremtiden, og rulle ut autonome, lav‑utslippsbåter. Mythos AI‑administrerende direktør Geoff Douglass:

“Selvkjørende fartøyteknologi vil omforme maritim logistikk. Å skalere denne innovasjonen til andre havner vil transformere utdaterte systemer, redusere utslipp og drive økonomisk vekst på global skala.”

Selskaper som utnytter AI for å sikre skipsruter

En McKinsey Global AI Survey fra 2019 fant en nesten 25 % år‑over‑år (YoY) økning i bruken av AI i standard forretningsprosesser på tvers av flere forretningsområder. Logistikk er spesielt en AI‑drevet bransje takket være teknologiens store potensial til å forbedre den maritime industrien ved å eliminere rutineoppgaver.

Men dette er ikke alt. McKinseys separate tverr‑industrielle studie om AI‑adopsjon fant at tidlige adoptører med en proaktiv strategi i logistikksektoren oppnådde mer enn 5 % fortjenestemarginer.

AI kan tydeligvis levere betydelige fordeler til skipsoperasjoner, og de som faktisk handler og begynner å integrere AI i sin virksomhet kan bygge mer effektive nettverk, ha et konkurransefortrinn og være best forberedt på fremtiden.

I dag er det flere selskaper som utforsker og implementerer AI for sikre skipsruter.

1. Rolls Royce

Rolls‑Royce er et slikt selskap som har arbeidet med autonom skipsfart og bruker AI for å forbedre navigasjon og sikkerhet i maritime operasjoner. I løpet av de mange årene har selskapet lansert flere løsninger for å redusere sikkerhetsrisiko, inkludert Intelligent Awareness (IA)-systemet og fullt autonome kommersielle fartøy. For sine innsatsområder har Rolls‑Royce inngått partnerskap med Intel og Google.

I 2022 opplevde Rolls‑Royce en bemerkelsesverdig økonomisk oppgang, med inntektene som steg til £12,691 milliarder, en betydelig økning fra forrige års £10,947 milliarder. Selskapet rapporterte også en betydelig økning i underliggende driftsresultat, som nådde £652 millioner, noe som representerer en forbedring på £238 millioner sammenlignet med året før.

2. Wärtsilä

Teknologiselskapet Wärtsilä er et annet selskap som er involvert i utvikling av smarte skipsfartsteknologier, inkludert bruk av AI for navigasjon og sikkerhet. Selskapet har bygget intelligente havneløsninger, sikker data‑kommunikasjon mellom skip og land, samt interoperabilitet i e‑navigasjon.

Selskapet rapporterte en 6 % økning i ordreinngang, som nådde EUR 6 074 millioner, opp fra EUR 5 735 millioner året før. Det opplevde også en betydelig 22 % økning i nettoomsetning, som nådde EUR 5 842 millioner, sammenlignet med EUR 4 778 millioner i 2021, hvor 48 % av salget kan tilskrives tjenester.

3. Nippon Yusen Kabushiki Kaisha

Nippon Yusen Kabushiki Kaisha (NYK), et stort japansk rederi, demonstrerte sitt kollisjonsunngåelsessystem i 2021. Orca AI, som bruker visjonssensorer og termiske kameraer i tillegg til AI‑drevne algoritmer, er konstruert for fartøy som et nytt utkikkstøttesystem som gir forbedret sikt, spesielt under vanskelige forhold, og dermed forhindrer menneskelige feil.

I regnskapsåret 2022 hadde Nippon Yusen Kabushiki Kaisha (NYK) betydelig likviditet med kontanter og innskudd på omtrent $1,9 milliarder. Selskapet rapporterte også en betydelig sum av fordringer, inkludert handels- og kontraktseiendeler, på nesten $2,9 milliarder, med lagerbeholdning på rundt $466 millioner.

Betydelige aktører

A.P. Moller‑Maersk, et av verdens største rederier, har aktivt brukt digitale teknologier og AI for å optimalisere skipsoperasjoner og forbedre sikkerheten.

Samtidig er Sea Machines Robotics et Boston‑basert selskap som utvikler autonome fartøykontrollsystemer som integrerer AI for økt sikkerhet og effektivitet i maritime operasjoner. Selskapet får æren for å ha banet vei for det første industrielle kontrollsystemet designet for å muliggjøre autonom og fjernstyrt drift av kommersielle marinefartøy, inkludert arbeidsbåter. De utvikler også avansert persepsjonsteknologi for ulike fartøystyper samt navigasjonsassistentteknologi.

Deretter er skipsgiganten MSC, som skryter av å ha lansert ID‑basert containerhenting, en første i bransjen. I stedet for å bruke en PIN‑kode for å frigjøre og transportere containere, bruker teknologien i hovedsak ID‑ og biometriske data, noe som gjør prosessen mer effektiv og sikker.

Det Norge‑baserte selskapet Kongsberg Gruppen har også vært involvert i utviklingen av autonome og AI‑drevne løsninger for bransjen, med andre deltakere som Bedrock Ocean Exploration, Ladar, Soshianest, i4 Insight, Buffalo Automation, Arinto Maritime GmbH, Vake og Massterly.

Konklusjon

Som vi har sett, har AI fått omfattende implementering og fordeler i skipsfarten når det gjelder prediktiv planlegging og vedlikehold, autonome skip, ruteprognoser, organisering av containerplassering, optimalisering av drivstofforbruk, reduksjon av utslipp, strømlinjeforming av back‑office‑operasjoner, etterspørselsprognoser og dynamisk prising.

Selvfølgelig er AI ikke uten problemer, med hovedhindringer for bred adopsjon som mangel på spesifikke ferdigheter, dårlig datakvalitet, mangel på en klar strategi og tillitsproblemer. For ikke å nevne at et stort flertall av store fartøy egentlig ikke har tilstrekkelig kommunikasjonskapasitet. I tillegg finnes det regulatoriske barrierer for AI‑adopsjon.

Til tross for alt dette er AI‑potensialet vanskelig å ignorere, og implementeringen får økende støtte. Over tid, etter hvert som teknologien utvikler seg og bruken av AI vokser i sektoren, vil vi uten tvil se en stor transformasjon i skipsfarten.

Klikk her for å lære om kunstig generell intelligens.